针对运用压缩感知理论对ISAR目标成像时不同目标所需观测维数和积累时间不同的问题，提出了一种基于压缩感知的稀疏孔径认知ISAR高分辨成像方法。在对目标稀疏特性认知的基础上，构建了基于目标横向稀疏度和观测积累时间的随机观测矩阵，并给出了成像质量评估标准，实现了对有限雷达资源条件下ISAR目标的高分辨认知成像。仿真结果表明，利用该方法成像，不仅可以减少雷达成像发射脉冲数，而且可以有效减少目标成像的时间，同时还能获得高质量的目标ISAR像。

合成孔径雷达图像处理是近几年发展起来的新兴学科，是当今发展国民经济和国防建设的一个重要学科。它涉及雷达成像的物理机理及其数据的数学特征、图像处理的各种先进技术以及它的应用领域（如测绘、海态等）的特殊性质。本书系统地论述了合成孔径雷达图像处理必不可少的基本原理和技术。首先解释在辐射作用下传播现象和物质相互作用的物理基本知识，以及有关雷达运行及其支持平台的基本知识；然后讨论在统计意义上描述具有非常特殊的性质的雷达信号的数学模型，以及一些有用的性质；最后论述在应用中需要的一些专门的图像处理方法，包括检测、识别、分类和解译等。 本书既是一部前沿学科的专著，同时也是近几年法国相关领域的研究生使用的教材。本书可以作为高等院校信号与图像处理、雷达信号处理、遥感信息处理等领域的研究生的教材或参考书，也可以作为在这些领域从事相关工作的科技人员的入门书。

【中文书籍】机载和星载合成孔径雷达PDF书籍，学习SAR的基础书籍，值得下载

针对 ISAR 在短孔径条件下存在的方位向分辨率低、易受噪声干扰等问题，基于压缩感知理论，提出了一种适用于短孔径时间模式下的基于压缩感知的ISAR方位向高分辨成像算法——PH-SL0算法。该算法首先构建部分随机化哈达玛矩阵作为量测矩阵，PH 矩阵具有重构精度高、重构需要量测个数少的优点；然后将运算速度快、重构精度高且稳健性好的平滑 0-范数法（SL0,smoothed L0-norm）推广应用到雷达复数域进行信号重构，实现 ISAR的横向高分辨成像；最后对在短 CPI条件下提出的PH-SL0算法的横向分辨率问题进行了理论分析。仿真和实测数据结果表明，所提算法具有更高的聚焦性能、分辨率以及较好的抗噪性能。

以Y-4合成孔径系统为基本结构,分析和比较了不同填充因子Y-4系统的U-V平面覆盖、 点扩散函数和调制传递函数特性;用Zemax和Matlab软件对系统进行模拟成像,利用维纳滤波 和改进的维纳滤波对加噪图像进行复原,使用峰值信噪比 (PNSR)标准比较了不同填充因子Y-4 系统的复原效果,并分析了影响合成孔径系统成像质量和复原效果的因素。结论如下:通过图像 复原,可以极大地改善合成孔径系统所成图像的像质,提高图像的清晰度,使得复原后的图像和 其等效单孔径系统所成的像很接近,实现大孔径成像系统的观测效果;图

合成孔径雷达成像算法与实现（附光盘数据和仿真代码）

压缩包中包含，原理及仿真代码，可以参考参考

稀疏孔径光学系统仿真实验研究，吴泉英，钱霖，分析Golay3稀疏孔径结构及其调制传递函数分布。介绍仿真实验平台构建的思路和实验装置的参数。给出全孔径和Golay3稀疏孔径两种光瞳的

分析了由九个子镜组成的稀疏孔径结构-正六边九子镜结构,介绍了其子镜的具体分布形式。在光学设计软件中得到了系统在不同填充因子时的调制传递函数(MTF)的分布情况。该结构的MTF分布呈正六边形，分布比较均匀，空间截止频率较高，可以产生较好的频率响应。对系统进行了模拟成像，针对系统孔径稀疏化后的成像质量严重下降问题，分别采用维纳滤波和L-R滤波对成像结果进行复原。以稀疏孔径成像系统与单大口径成像系统的成像结果间的标准差作为像质评价指标，对两种滤波器的复原结果进行对比分析。系统填充因子提高后，成像质量逐渐提高。采用维纳滤波和L-R滤波对填充因子10%和约25%时的成像结果进行复原，维纳滤波后系统的标准差分别下降了12%和14%，L-R滤波后的标准差分别下降了8%和11%，系统的成像质量大幅度提高。模拟成像结果表明,正六边九子镜结构可以达到较好的成像质量,具有较好的实用价值。

本书紧紧围绕lnSAR技术在快速地形测绘中的应用，从lnSAR基本原理和基本处理方法入手，重点对于涉处理中的主辅图像配准、 干涉图滤波、相位解缠、干涉参数定标与DEM 重建等关键环节进行详细介绍。